[ad_1]
[Esteartigofoipublicadopelaprimeiravezem[Thisarticlewasfirstpublishedon Profundamente Trivial, e gentilmente contribuiu para R-blogueiros]. (Você pode relatar um problema sobre o conteúdo desta página aqui)
Deseja compartilhar seu conteúdo com R-blogueiros? clique aqui se você tiver um blog ou aqui se não tiver.
O tidyverse está cheio de funções para leitura de dados, começando com “read_”. O read_csv que eu usei para acessar meus dados de read2019 é um exemplo, abrangendo as funções read_delim. O read_tsv permite que você leia rapidamente arquivos delimitados por tabulações. E você também pode ler em arquivos com outros delimitadores, usando read_delim e especificando o delimitador usado. Você também pode informar ao R se o arquivo contém nomes de colunas e se esses também devem ser lidos, usando col_names = TRUE.
Mas existem muitas outras funções read_ que você pode usar:
- read_clip: dados da área de transferência
- read_ + dta, sas ou spss: dados de outros programas estatísticos
- read_json: dados JSON
- read_fwf: arquivos de largura fixa
- read_lines: linha de um arquivo
- read_excel: arquivos do Excel – você também precisará incluir o nome ou o número da planilha
Todas essas funções estão incluídas como parte dos pacotes tidyverse, embora para alguns, talvez seja necessário carregar o pacote único se ele não carregar automaticamente com a biblioteca (tidyverse) – isso inclui refúgios (para dta, sas e spss) e readxl (para read_excel).
Você pode descobrir mais sobre uma função específica digitando?[functionname] no console do R. Ou use ?? antes para pesquisar toda a ajuda do R por uma sequência específica, como ?? read_.
Amanhã, vamos falar sobre o resumo de dados!
Relacionado
[ad_2]
